# 多进程模式最大的优点就是稳定性高，因为一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程。
# （当然主进程挂了所有进程就全挂了，但是Master进程只负责分配任务，挂掉的概率低）著名的Apache最早就是采用多进程模式。

# 但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上的语文书本、钢笔（这叫保存现场），
# 然后，打开数学课本、找出圆规直尺（这叫准备新环境），
# 才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），
# 然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），
# 才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，
# 根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。

# 计算密集型 vs. IO密集型
# 是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。
# 计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。
# 这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，
# 所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。
# 计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。
# 对于计算密集型任务，最好用C语言编写。
# 第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，
# 任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。
# 对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。
# IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，
# 完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。
